Arsitektur Sistem Pakar LANDASAN TEORI

Rancang Bangun Sistem Pakar Deteksi Penyakit Kanker pada Wanita Berbasis Wap pada Perangkat Mobile 26 Jurnal Masyarakat Informatika, Volume 3, Nomor 6, ISSN 2086 – 4930 Basis pengetahuan Fakta dan aturan Knowledge Engineer Antarmuka Interface Aksi yang direkomendasikan Mesin inferensi Workplace Perbaikan Pengetahuan Fasilitas Penjelasan user Pakar Fakta kejadian Akuisisi Pengetahuan kasus kanker baru setiap tahunnya, atau sebanyaknya 1.600 orang per hari, dan satu dari lima orang Amerika meninggal karena kanker [3]. Umumnya penderita kanker yang datang memeriksakan diri ke dokter, sudah dalam stadium lanjut, sehingga pengobatannya menjadi sangat sulit, apalagi bila sudah menyebar. Berdasarkan hal tersebut maka dirancanglah sebuah sistem pakar yang mampu mendeteksi penyakit kanker pada wanita Diharapkan dengan adanya sistem ini, mampu memberikan kontribusi untuk mengurangi angka kematian perempuan terhadap bahaya penyakit kanker, yang dalam hal ini adalah penyakit kanker serviks kanker mulutleher rahim, kanker ovarium kanker indung telur dan kanker payudara. Penyampaian informasi dalam sistem ini dilakukan menggunakan perangkat mobile dengan meminta request dari user. Request tersebut akan diproses dalam sistem, kemudian hasilnya akan dikirim lagi ke user dengan ditampilkan pada layar perangkat mobile.

II. LANDASAN TEORI

2.1. Sistem Pakar

Sistem pakar merupakan salah satu cabang ilmu dari Kecerdasan Buatan. Kecerdasan Buatan adalah suatu ilmu yang mempelajari cara membuat komputer melakukan sesuatu seperti yang dilakukan oleh manusia [4]. Kecerdasan Buatan merupakan kawasan penelitian, aplikasi dan instruksi yang terkait dengan pemrograman komputer untuk melakukan sesuatu hal – yang dalam pandangan manusia adalah – cerdas. Sistem pakar adalah sistem berbasis komputer yang menggunakan pengetahuan, fakta, dan teknik penalaran dalam memecahkan masalah yang biasanya hanya dapat dipecahkan oleh seorang pakar dalam bidang tersebut [4]. Sistem pakar merupakan cabang dari Kecerdasan Buatan yang membuat penggunaan secara luas knowledge yang khusus untuk penyelesaian masalah tingkat manusia yang pakar [1]. Seorang pakar adalah orang yang mempunyai keahlian dalam bidang tertentu. Adapun ciri-ciri Sistem pakar [4] adalah sebagai berikut : 1. Terbatas pada bidang keahlian yang spesifik. 2. Dapat memberikan penalaran untuk data- data yang tidak lengkap atau tidak pasti. 3. Dapat mengemukakan rangkaian alasan- alasan yang diberikan dengan cara yang dapat dipahami. 4. Berdasarkan rule atau kaidah tertentu. 5. Dirancang untuk dikembangkan secara bertahap. 6. Keluaran bersifat anjuran atau nasehat. 7. Keluaran tergantung dari dialog dengan user.

2.2. Arsitektur Sistem Pakar

Sistem pakar disusun oleh dua bagian utama, yaitu lingkungan pengembangan dan lingkungan konsultasi. Lingkungan pengembangan digunakan untuk memasukkan pengetahuan pakar ke dalam lingkungan Sistem pakar, sedangkan lingkungan konsultasi digunakan pengguna bukan pakar untuk memperoleh pengetahuan pakar, lihat Gambar 1. Lingkungan Konsultasi Lingkungan Pengembangan Gambar 1. Arsitektur Sistem Pakar [6] 2.3. Metode Inferensi Dalam Sistem Pakar Metode Inferensi dalam sistem pakar adalah bagian yang menyediakan mekanisme fungsi berfikir dan pola-pola penalaran sistem yang digunakan oleh seorang pakar. a. . Runut Maju Forward Chaining Forward Chaining berarti menggunakan himpunan aturan kondisi-aksi. Dalam metode ini data digunakan untuk menentukan aturan mana Yafi, Helmie Arif Wibawa, Eko Adi Sarwoko Jurnal Masyarakat Informatika, Volume 3, Nomor 6, ISSN 2086 – 4930 27 DATA DATA ATURAN ATURAN KESIMPULAN KESIMPULAN A = 1 B = 2 A = 1 B = 2 JIKA A = 1 DAN B = 2 MAKA C = 3 JIKA C = 3 MAKA D = 4 JIKA A = 1 DAN B = 2 MAKA C = 3 JIKA C = 3 MAKA D = 4 D = 4 D = 4 SUBTUJUAN SUBTUJUAN ATURAN ATURAN TUJUAN TUJUAN A = 1 B = 2 A = 1 B = 2 JIKA A = 1 DAN B = 2 MAKA C = 3 JIKA C = 3 MAKA D = 4 JIKA A = 1 DAN B = 2 MAKA C = 3 JIKA C = 3 MAKA D = 4 D = 4 D = 4 yang akan dijalankan, kemudian aturan tersebut dijalankan. Proses menambahkan data ke memori kerja. Proses diulang sampai ditemukan suat hasil. Gambar 2 berikut ini menunjukkan bagaimana cara kerja metode inferensi forward chaining. Gambar 2. Forward Chaining Metode inferensi forward chaining cocok digunakan untuk menangani masalah pengendalian controlling dan peramalan prognosis. Berikut adalah contoh inferensi dengan menggunakan metode forward chaining : JIKA penderita terkena penyakit epilepsi ideopatik dengan CF antara 0,4 sd 0,6 MAKA berikan obat carbamazepine b. . Runut Balik Backward Chaining Backward Chaining merupakan metode penalaran kebalikan dari forward chaining. Dalam backward chaining, penalaran dimulai dengan tujuan merunut balik ke jalur yang akan mengarahkan ke tujuan. Gambar 3 berikut ini menunjukkan bagaimana cara kerja metode inferensi backward chaining. Gambar 3. Backward Chaining Backward chaining disebut juga sebagai goal-driven reasoning, merupakan cara yang efisien untuk memecahkan masalah yang dimodelkan sebagai masalah pemilihan terstruktur. Tujuan dari inferensi ini adalah mengambil pilihan terbaik dari banyak kemungkinan. Metode inferensi backward chaining ini cocok digunakan untuk memecahkan masalah diagnosis. Berikut ini adalah contoh inferensi dengan menggunakan metode backward chaining : Aturan 1 : Mengalami epilepsi ideopatik lokal dengan certainty factor : 0,63 JIKA tipe sawan parsial sederhana DAN EEG menunjukkan adanya fokus DAN penyebabnya tidak diketahui Aturan 2 : Mengalami tipe sawan parsial sederhana dengan certainty factor : 0,63 JIKA mengalami motorik fokal yang menjalar atau tanpa menjalar ATAU gerakan versif, kepala dan leher menengok ke suatu sisi ATAU gejala sensorik fokal menjalar atau sensorik khusus berupa halusinasi sederhana

2.4. WAP